この記事でわかること
ECデータ分析の主な目的は、ECサイトの売上向上と運営の効率化です。ユーザーのサイト内での行動や購買パターンを把握することで、売れ筋商品とそうでない商品、クリック率の高いページと低いページを特定できます。
これらの情報をもとに、サイトの再設計やマーケティング戦略の見直しを行えば、継続的な成長が見込めるECサイトを構築することが可能です。
データ分析を通じて、顧客ニーズに合った商品提供や魅力的なサイト設計が実現します。
これからECカートを決める方・いまのECカートに満足してない方へ。以下の記事にも、あなたのお悩みが解決する情報が満載です。
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ECサイトのデータ分析を行うべき理由
ECサイトのデータ分析は、売上アップや運営効率の向上に直結するため、実施すべき重要な施策です。
ユーザーの動線や購買行動を分析することで、売れる商品とそうでない商品、クリック率が高いページとそうでないページなどを明らかにできます。
このようにユーザーの行動を正確に捉えることで、サイト改善やマーケティング施策の再設計が可能となり、より売れ続けるサイトへと成長させることができます。
【4ステップ】具体的なECサイト分析の流れ
1. ECサイト分析の目的を明確にする
分析を開始する前に、目的をはっきりと定めることが不可欠です。目的が曖昧なままでは、分析結果が最終的な成果にどうつながったのか判断できません。
たとえば、以下のような目標を設定することが多いです。
- 成約率や購入率の向上
- クリック率の改善
- 購入単価の増加
- 購入回数やリピート率の向上
目指すゴールによって、分析の軸や見るべきデータも変わります。まずは、自社ECサイトの現状を整理し、どこに課題があるかを洗い出すところから始めましょう。
2. ECサイトの改善に向けた仮説を立てる
課題を明確にしたら、次はその原因を推測する「仮説」を立てます。
たとえば、購入率が落ちているとすれば、下記の要素が関係しているかもしれません。
- 商品ページの魅力不足
- 購入導線が複雑
- 価格や送料設定に問題がある
仮説立案の際には、以下の観点が役立ちます。
- 商品画像の見やすさ
- 説明文の分かりやすさ
- 価格や送料の明瞭性
- 決済方法の選択肢
- カート操作やUIの使いやすさ
ユーザーからのフィードバックや過去のアクセスデータをもとに、優先度の高い仮説から検証していきましょう。
3. 分析方法を決めて必要なデータを収集する
仮説を検証するために必要なKPIや数値データを明確にします。たとえば以下のようなデータがよく活用されます。
- カゴ落ち率(カート離脱率)
- 平均ページ滞在時間
- 購入率・直帰率・離脱率
- リピーター率
- 各チャネルのクリック率
これらのデータは、GA4やMicrosoft Clarityなどの分析ツールを使って効率的に取得できます。
データ収集後は、仮説と照らし合わせて改善の方向性を絞り込みましょう。たとえばカゴ落ち率が高ければ、決済フローの改善や再訪問を促すリマインド施策が考えられます。
4. データを分析し改善策を実施する
集めたデータは以下のように多角的に分析すると効果的です。
- 時系列比較:キャンペーン前後の売上変化
- 目標との比較:CVRの基準値との乖離
- セグメント別比較:年代・デバイス・流入元ごとの傾向
仮説に対して結果がどうだったかを検証し、効果がある施策は継続、なければ別のアプローチを試してPDCAを回していきましょう。
ECサイトの分析でチェックすべきKPI
ECサイトの改善において、KPI(重要業績評価指標)は、目標達成に向けた進捗を測る道しるべのような存在です。
どの指標を重視すべきかは、現在の課題やサイトの成長フェーズによって異なります。
まずは、現状把握に役立つ基本KPIを押さえたうえで、自社にとって最もインパクトのある指標から優先的に分析・改善を進めていきましょう。
売上・利益関連のKPI
売上や利益に関するKPIは、ECサイトの収益構造を見直す際の基本指標です。構成要素を分解して考えることで、改善すべきポイントが明確になります。
- 売上高
「訪問者数 × CVR × 顧客単価」で成り立つ指標。アクセスがあるのに売上が伸びない場合は、どの因子に課題があるかを掘り下げましょう。 - 利益率
利益率 = (売上 − 費用)÷ 売上
売上が上がっても利益が出ていない場合は、広告費や人件費などのコスト構造を細かく見直す必要があります。
トラフィック関連のKPI
集客面のKPIは、サイトにどれだけの見込み顧客が訪れているかを測るための指標です。アクセス数だけでなく、質や流入経路の分析も重要です。
- アクセス数(訪問者数)
全体の流入状況を把握する基礎データ。数が多くても成果につながらない場合は、ターゲット層とのズレがないかを確認しましょう。 - トラフィックソース
自然検索、SNS、広告、メルマガなど、流入元ごとの成果を比較します。どのチャネルが最も効率的にコンバージョンを生んでいるかを見極めます。
CV(コンバージョン)関連のKPI
売上に直結する購入行動に関する指標群です。どの時点でユーザーが離脱しているかを特定できれば、改善施策を具体化できます。
- コンバージョン数 / CVR
コンバージョン数 = 訪問者数 × コンバージョン率
たとえアクセス数が少なくても、CVRが高ければ十分な成果が得られます。逆にCVRが低い場合は、ページ改善が必須です。 - カート離脱率(カゴ落ち率)
カートに入れたあと購入に至らない割合。送料・UI・決済手段・セキュリティなど複合要因で発生するため、多角的にチェックしましょう。
顧客関連のKPI
既存顧客との関係性やロイヤルティを測る指標群です。LTV(顧客生涯価値)を最大化するには、これらのKPIを継続的にウォッチすることが重要です。
- CAC(顧客獲得単価)
広告費や販促費 ÷ 新規顧客数で算出。高騰している場合はターゲティングやLP改善が必要です。 - 購入単価(顧客単価)
商品単価 × 購入点数。クロスセル・アップセルなどの施策で自然に引き上げが可能です。 - リピート率
一度購入した顧客が再度購入する割合。定期購入やメルマガ施策、同梱チラシなどが有効です。 - LTV(顧客生涯価値)
顧客単価 × 購入頻度 × 継続期間
サブスク型や定期便など長期で取引できるモデルに最適な指標。改善には、満足度やカスタマーサポートの質も影響します。
ECサイトの分析・改善に役立つ5つのツール
ECサイト分析・改善に役立つツールは以下の5つです。
- Google Search Console
- Google Analytics4
- Microsoft Clarity
- Looker Studio
- ecforce data solution
ここでは、各ツールの特徴やポイントについてチェックしましょう。
1.【無料】Google Search Console
Google Search Consoleは、GoogleがWebサイト分析のために無料で提供しているツールです。対象コンテンツを登録すると検索トラフィックや掲載順位を測定し、通知でWebサイト上の問題点を浮き彫りにします。無料でECサイトの分析に大いに役立つツールです。
出典:Google Search Console 公式サイト(2025-02-12)
2.【無料】Google Analytics4(GA4)
Google Analytics4は、Googleが提供している無料のツールでアクティブユーザー数や新規ユーザー数の測定や流入・購入経路の分析が可能です。自社ECサイトを訪れたユーザーの詳しい行動が確認できるため、1ページ単位のWebサイトの改善に役立ちます。
出典:Google Analytics4 公式サイト(2025-02-12)
3.【無料】Microsoft Clarity
Microsoft Clarityは、Microsoft社が提供している無料のツールです。ユーザーの動線を可視化するヒートマップやセッション録画、Googleアナリティクスとの連携が可能です。
Webサイト上のユーザーの動線を、直感的に分析・改善したい方におすすめです。
出典:Microsoft Clarity 公式サイト(2025-02-12)
4【無料】Looker Studio
Looker Studioは、Google Search CosoleやGoogle Analytics4やその他のSNSのサービスと連携させることで、Webサイトにまつわる膨大なデータを集計できるツールです。
ECサイト分析においては、ユーザー訪問数や売上、コンバージョン率などの複数のKPIを1つのレポートにまとめられるため、より効率的にWebサイト分析ができます。
出典:Looker Studio 公式サイト(2025-02-12)
5.【有料】ecforce data solution
ecforce data solutionは、ECサイトや店舗販売の売上・広告・在庫データを一元管理できるツールです。ノーコードで操作できるため、プログラミングの知識は不要となっています。
データ管理・分析をもとにした顧客一人ひとりに合わせたマーケティングが実施できるので、大きな満足度の向上やリピート率の向上が見込めるのが魅力です。
ECサイト構築システムと連携しているため、ECサイトのデータ分析におすすめです。
出典:ecforce data solution 公式サイト(2025-02-12)
まとめ|ECサイト分析と改善に向けた効果的な施策を実行しよう
ECサイトの成長や売上向上を目指すうえで、データ分析は欠かせない取り組みです。
本記事では、分析の目的や具体的なフロー、KPIの種類、そして活用すべきツールまでを紹介しました。
まずは、成約率や離脱率といった基本指標のチェックから始め、仮説を立ててデータで検証するサイクルを繰り返すことが重要です。
データに基づいた意思決定を継続することで、顧客ニーズへの対応力が高まり、長期的に成果を出せるECサイトへと進化していきます。自社に合った分析体制を整え、売上と運営効率の両面を着実に改善していきましょう。
※2:ecforce導入クライアント38社の1年間の平均データ / 集計期間 2021年7月と2022年7月の対比
※3:事業撤退を除いたデータ / 集計期間 2022年3月~2022年8月